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CE（限电-能源份额）地图
京都大学，吉田 - 霍曼奇，京都，京都，606-8601，日本B世界资源研究所，NE Suite，NE Suite 800，华盛顿，20002年，美国Cenna Copenhagen，丹纳州哥伦尼亚，丹奈艾尔大学学院都柏林，贝尔菲尔德，都柏林4，爱尔兰风，2071年，西班牙阿尔巴塞特i Ritsumeikan大学，56-1 toji-in Kitamachi，Kyoto，603-8577，日本A，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Ponta，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Ponta，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Pontaa，Ponta，Ponta，Ponta，pona，pona，poa，poa ir ir ir ir ir ir ir ir ir ir ir。 ，3 Place Hatch Street Upper都柏林2，Co.Dublin，D02 FX65，爱尔兰M Hydro Quebec，Varennes，QC 1S1，加拿大n国际可再生能源3，波恩，德国或Energinet，tonne kjaersvej 65
使用基于连续时间风险的发电机组和大规模储能模型来最大限度地减少风电弃风
摘要 — 风电弃风 (WPC) 的发生是因为风力发电 (WPG) 与负荷之间不相关，而且 WPG 每小时内变化很快。最近，能源存储技术的进步促进了大容量能源存储单元 (ESU) 的使用，以提供应对 WPG 每小时内快速变化所需的提升。为了最大限度地降低每小时内 WPC 的概率，本文提出了一个通用的基于连续时间风险的模型，用于日前机组组合 (UC) 问题中发电单元和大容量 ESU 的每小时内调度。因此，伯恩斯坦多项式用于对具有 ESU 约束的基于连续时间风险的 UC 问题进行建模。此外，所提出的基于连续时间风险的模型可确保发电机组和 ESU 跟踪 WPG 每小时内的变化，同时在每个每小时内平衡负荷和发电量。最后，通过模拟 IEEE 24 节点可靠性和修改后的 IEEE 118 节点测试系统证明了所提模型的性能。